解释强化学习的反事实 Shapley 值

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-05T00:00:00Z

该论文介绍了一种新的方法，结合反事实分析和Shapley值，增强了强化学习的可解释性。该方法通过引入新的特征值函数，准确分析状态维度对动作选择的贡献，评估最佳和非最佳动作之间的差异。实验证明该方法有效，改善了复杂RL系统的可解释性，量化了决策差异。